Новости
Google открыл платформу Cloud Machine Learning
Платформа Cloud Machine Learning фактически состоит из двух частей: одна позволяет разработчикам создавать модели машинного обучения на основе собственных данных, а вторая предлагает разработчикам обученную модель.
На конференции GCP Next в Сан-Франциско Google объявила о новой платформе машинного обучения. Как отметил Эрик Шмидт, председатель совета директоров компании Google, они верят, что за машинным обучением – будущее. Благодаря этой новой платформе, разработчикам будет проще использовать некоторые возможности машинного обучения, которые Google уже использует для осуществления работы таких функций, как, например, Smart Reply в Inbox.
Сервис сейчас доступен в ограниченном режиме.
«Cloud Machine Learning используют важнейшие приложения Google, например, Photos (поиск изображений), приложение Google (голосой поиск), Translate и Inbox (Smart Reply)», — рассказывает компания.
Наша платформа сейчас доступна как облачный сервис, чтобы придать непревзойденный масштаб и скорость вашему приложению.
Платформа Cloud Machine Learning фактически состоит из двух частей: одна позволяет разработчикам создавать модели машинного обучения на основе собственных данных, а вторая предлагает разработчикам обученную модель.
Чтобы научить эти модели машинного обучения (что требует довольно большой компьютерной мощности), разработчики могут использовать свою информацию из инструментов Google Cloud Dataflow, Google BigQuery, Google Cloud Dataproc, Google Cloud Storage и Google Cloud Datalab.
Cloud Machine Learning позаботится обо всем, начиная от получения и обработки информации и до прогнозирования. Как результат, теперь любое приложение может воспользоваться преимуществами тех же технологий машинного обучения, которыми пользуются многие сервисы Google.
Обученные модели включают как существующие API, например, Google Translate API и Cloud Vision API, так и новые сервисы — Cloud Speech API.
Компания также открыла инструменты разработки Tensorflow, чтобы позволить сообществу использовать её собственные инструменты, адаптировать их под свои цели и улучшать.
-
Аналитика магазинов4 недели назад
Мобильный рынок Ближнего Востока: исследование Bidease и Sensor Tower выявляет драйверы роста
-
Видео и подкасты для разработчиков4 недели назад
Разбор кода: iOS-приложение для управления личными финансами на Swift. Часть 1
-
Новости4 недели назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2025.47
-
Разработка4 недели назад
100 уроков о том, как я довёл своё приложение до продажи за семизначную сумму

